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Google DeepMind

別名: グーグル・ディープマインド, Google DeepMind, DeepMind

deepmind.google

Overview

最終更新: 2026年7月11日

Google DeepMindは、Alphabet Inc.傘下のAI研究開発組織であり、ロンドンを本拠地とする。2010年にデミス・ハサビス、シェーン・レッグ、ムスタファ・シュリーマンによって設立されたDeepMindが起源であり、後にGoogleのAI部門と統合されて現在の体制となった。

沿革

DeepMindは2010年にロンドンで創業され、強化学習や深層学習の研究を中心に急速に注目を集めた。その後Googleによる買収を経てAlphabet傘下に入り、Googleの各種AI研究部門との統合を経てGoogle DeepMindとして再編された。本社はロンドンに置きつつ、米国のGoogleplexにも拠点を持つ。創業者の一人であるデミス・ハサビスはAlphaGoやAlphaFoldといった世界的に注目された研究成果を牽引してきた人物として知られる。

技術的位置づけ

Google DeepMindは、強化学習、大規模言語モデル、マルチモーダルAI、タンパク質構造予測など多岐にわたる領域で研究・開発を展開している。Gemmaシリーズのようなオープンモデルの開発にも携わり、研究成果の公開と商用応用の両面を担う組織として機能している。拡散モデルや自己回帰型モデルなどの生成AI基盤技術の探求も続けており、アーキテクチャの多様化に積極的に取り組んでいる。

主要な動向

2026年5月には、宇宙MMOゲーム『EVE Online』の開発元であるCCP Gamesがパール・アビスから独立してFenris Creationsとして再出発することが発表され、同時にGoogle DeepMindとのAI研究パートナーシップの締結が明らかになった。この提携では、EVE Onlineのオフライン版が長期的な計画立案、記憶、継続学習といったAI研究上の課題を探る実験環境として活用される方針が示された。

2026年6月には、Google DeepMindが拡散方式によるテキスト生成モデル「DiffusionGemma 26B」を公開した。このモデルは256トークンを一括処理する設計によってGPUの並列演算能力を最大限に活用し、NVIDIA H100において毎秒1,000トークン超の生成速度を達成している。量子化時には18GBのVRAMで動作するとされており、同サイズの自己回帰型Gemmaモデルと比較して最大4倍速いローカル推論が可能な実験的オープンモデルとして位置づけられている。

同月にはGemma 4 12B Unifiedの公開も行われており、音声・画像・テキストを単一のデコーダーで直接処理するアーキテクチャを採用し、16GB程度のメモリを備えるPCでのマルチモーダルエージェント構築を可能にする設計となっている。これらの動きは、Google DeepMindが研究成果を実用的なオープンモデルとして継続的にリリースしていく方針を示すものである。

よくある質問

Google DeepMindとは何ですか?
Google DeepMindは、Alphabet Inc.傘下のAI研究開発組織だ。2010年にロンドンで設立されたDeepMindを起源とし、強化学習や大規模言語モデル、マルチモーダルAIなど幅広い人工知能研究を手がける。
Google DeepMindは誰が設立しましたか?
デミス・ハサビス、シェーン・レッグ、ムスタファ・シュリーマンの3名が2010年に設立した。
Google DeepMindが開発しているモデルにはどのようなものがありますか?
Gemmaシリーズのオープンモデルや、拡散方式のテキスト生成モデルDiffusionGemmaなどを公開している。マルチモーダル処理に対応したモデルの開発も進めており、研究成果を実用的なオープンモデルとして継続的にリリースしている。
Google DeepMindのゲーム分野との関わりは?
2026年5月、EVE Online開発元のCCP GamesがFenris Creationsとして独立し、Google DeepMindとのAI研究パートナーシップを締結した。EVE Onlineのオフライン版が長期的計画立案や継続学習といったAI研究の実験環境として活用される予定だ。
Google DeepMindとOpenAIやAnthropicとの違いは何ですか?
Google DeepMindはAlphabet(Google)の完全子会社として運営される研究開発組織であるのに対し、OpenAIとAnthropicは独立した企業だ。Google DeepMindはGoogleのインフラや製品と密接に連携しながら研究を進める点が特徴といえる。

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